OBJECTIVE: To develop an integrated health forecasting model as part of the International Futures (IFs) modelling system. METHODS: The IFs model begins with the historical relationships between economic and social development and cause-specific mortality used by the Global Burden of Disease project but builds forecasts from endogenous projections of these drivers by incorporating forward linkages from health outcomes back to inputs like population and economic growth. The hybrid IFs system adds alternative structural formulations for causes not well served by regression models and accounts for changes in proximate health risk factors. Forecasts are made to 2100 but findings are reported to 2060. FINDINGS: The base model projects that deaths from communicable diseases (CDs) will decline by 50%, whereas deaths from both non-communicable diseases (NCDs) and injuries will more than double. Considerable cross-national convergence in life expectancy will occur. Climate-induced fluctuations in agricultural yield will cause little excess childhood mortality from CDs, although other climate-health pathways were not explored. An optimistic scenario will produce 39 million fewer deaths in 2060 than a pessimistic one. Our forward linkage model suggests that an optimistic scenario would result in a 20% per cent increase in gross domestic product (GDP) per capita, despite one billion additional people. Southern Asia would experience the greatest relative mortality reduction and the largest resulting benefit in per capita GDP. CONCLUSION: Long-term, integrated health forecasting helps us understand the links between health and other markers of human progress and offers powerful insight into key points of leverage for future improvements.
OBJETIVO: Desarrollar un modelo de predicción de salud integrado como parte del sistema de modelos International Futures (IF). MÉTODOS: El modelo IF comienza con las relaciones históricas entre desarrollo económico y social y mortalidad por causas específicas, utilizado por el proyecto Global Burden of Disease, pero genera predicciones a partir de proyecciones endógenas de estos causantes, incorporando asociaciones prospectivas de los resultados de salud que se remontan a aportaciones como la población y el crecimiento económico. El sistema híbrido IF añade formulaciones estructurales alternativas para causas no muy bien tratadas en modelos de regresión y tiene en cuenta cambios en factores de riesgo próximos para la salud. Se hacen pronósticos hasta el 2100, pero se informa de los resultados hasta el 2060. RESULTADOS: El modelo de base proyecta que las muertes por enfermedades transmisibles (ET) disminuirán en un 50%, mientras que las muertes, tanto por enfermedades no transmisibles (ENT) como por lesiones, superarán el doble de lo actual. Se dará una convergencia transnacional apreciable en la esperanza de vida. Las fluctuaciones causadas por el clima en el rendimiento agrícola causarán poco aumento de la mortalidad infantil causada por las ET, aunque no se investigaron otros patrones clima-salud. Una predicción optimista dará 39 millones de muertes menos en el 2060 que una predicción pesimista. Nuestro modelo de asociación prospectiva sugiere que una predicción optimista resultará en un aumento del 20% en el producto interior bruto (PIB) per cápita, a pesar de los mil millones más de personas. El Sur de Asia experimentará la mayor reducción de la mortalidad relativa y el mayor beneficio resultante en el PIB per cápita. CONCLUSIÓN: La predicción de salud a largo plazo e integrada nos ayuda a entender las relaciones entre la salud y otros marcadores del progreso humano y ofrece una ilustrativa perspectiva en puntos clave de influencia para mejoras futuras.
OBJECTIF: Développer un modèle intégré de prévision sanitaire s'intégrant dans le système de modélisation International Futures (IFs). MÉTHODES: Le modèle IFs commence avec les relations historiques entre le développement économique et social et la mortalité par cause utilisées par le projet Charge globale de la morbidité, mais il élabore des prévisions à partir de projections endogènes de ces agents en réintégrant des données, comme la population et la croissance économique, aux corrélations aval des résultats sanitaires. Le système hybride IFs ajoute des formulations structurelles alternatives pour des causes mal prises en compte par les modèles de régression et rend compte de modifications dans des facteurs proches de risque sanitaire. Les prévisions sont faites pour 2100 mais les résultats sont exprimés pour 2060. RÉSULTATS: Le modèle de base prévoit que les morts par maladies contagieuses (MC) baisseront de 50%, tandis que les morts par maladies non contagieuses (MNC) et par blessures feront plus que doubler. Une forte convergence dans l'espérance de vie se produira entre les différents pays. Les fluctuations de la production agricole dues au climat entraîneront un léger excès de mortalité infantile par MC, bien que d'autres approches climat-santé n'aient pas été explorées. Un scénario optimiste produira 39 millions de morts de moins en 2060 qu'un scénario pessimiste. Notre modèle de corrélation en aval suggère qu'un scénario optimiste entraînerait une augmentation du produit intérieur brut (PIB) par tête de 20%, malgré le milliard de personnes supplémentaires. L'Asie du Sud jouirait de la plus forte réduction relative de mortalité et de la plus importante croissance du PIB par tête qui en résultera. CONCLUSION: La prévision sanitaire intégrée à long terme nous aide à comprendre les liens entre la santé et les autres marqueurs de progrès humain et met en évidence des points d'action clés pour des améliorations futures.
